Python数据结构与算法_[英] Basant Agarwal 编著，罗倩倩译_9787512443198

《Python 数据结构与算法（第 3 版）》是一本面向初级及中级 Python 开发者与学生的专业技术书籍，聚焦数据结构与算法在 Python 中的实战应用。书中系统介绍了 Python 基础数据类型（如数值、布尔、序列、字典、集合）及集合模块（命名元组、双端队列等），深入解析链表、栈、队列、树、堆、哈希表、图等核心数据结构的原理与实现，并涵盖冒泡排序、快速排序、二分搜索、KMP 算法等经典算法的原理、Python 代码实现及性能分析。

全书以理论案例实操为框架：通过对比数组与链表的特性、演示树的遍历逻辑、图解图的最小生成树算法等，帮助读者理解复杂概念；结合动态规划、分治法、贪婪算法等设计范式，解析算法优化思路；穿插字符串匹配、优先级管理等实际场景案例，展现数据结构与算法在提升应用程序性能、处理大规模数据中的关键作用。此外，书中提供各章练习答案，并附赠树算法扩展内容（可通过链接下载），助力读者巩固知识、深化实践。

无论是零基础入门数据结构，还是进阶优化算法设计，本书均以简明的步骤说明与丰富的代码示例，帮助读者掌握高效存储数据、设计可扩展程序的核心能力，适用于软件开发、算法课程学习及技术提升等场景。

《Python 数据结构与算法（第 3 版）》从入门到实战，解锁高效编程的底层逻辑！

还在为复杂数据处理效率发愁？想掌握大厂的算法思维？这本书就是你的通关密钥！

?为什么选择这本书？
?零基础友好，系统构建知识体系：从 Python 基础数据类型到链表、树、图等复杂结构，从冒泡排序到 KMP 算法，由浅入深拆解核心概念，搭配「文字讲解图形示例代码实战」三维解析，即使是新手也能轻松理解算法逻辑与数据结构设计原理。
?聚焦实战，拒绝纸上谈兵：每章配备真实场景案例（如栈在表达式求值中的应用、图算法在路径规划中的实践），结合 Python 3.10 代码实现，直接套用解决业务问题。书中更提供可运行的代码片段和练习答案，边学边练，快速积累项目经验。
?覆盖大厂高频考点，助力职业进阶：深度解析动态规划、分治法、贪婪算法等大厂面试必问的设计范式，详解排序、搜索、字符串匹配等核心算法的时间空间复杂度，帮你突破「算法难」瓶颈，从容应对技术面试。
?附赠资源，拓展学习边界：免费获取树算法扩展内容，结合书中对哈希表冲突解决、图的最小生成树等进阶内容的剖析，一站式掌握从基础到高级的全链路知识，满足开发、算法优化、大规模应用设计等多元需求。

?适合谁读？

?? 想系统学习数据结构与算法的 Python 开发者（初 / 中级）
?? 计算机专业学生、算法课程学习者
?? 需优化程序性能、设计高效数据存储方案的技术从业者
?? 准备技术面试、希望提升算法思维的求职者

?你的收获将远超预期：

掌握 20 种数据结构与 30 经典算法的原理与实现

学会用复杂度分析优化代码，提升程序运行效率

建立「数据建模算法设计」的工程思维，应对真实业务场景

解锁大厂技术面试核心考点，铺平职业晋升之路

?现在翻开本书，你将发现：
数据结构不再是抽象概念，而是解决问题的锋利工具；算法不再是天书，而是逻辑清晰的代码脉络。从夯实基础到挑战进阶，这本书将陪伴你跨越「会写代码」到「写好代码」的鸿沟，让每一行代码都闪耀着效率与优雅的光芒！

?立即加入学习，让数据结构与算法成为你的编程「加速器」！

数据结构在应用程序存储和组织数据方面起着至关重要的作用。选择正确的数据结构对于显著提高应用程序的性能至关重要，因为随着数据量的增加，我们希望能够扩展应用程序。本书将向你介绍基本的Python数据结构以及用于构造简单、可维护的应用程序的最常见和最重要的算法。它还允许你通过工作示例和易于遵循的分步说明来实现这些算法。

在本书中，你将学习基本的Python数据结构和最常见的算法。通过这本书，你将学习如何创建复杂的数据结构，如链表、栈、堆、队列、树和图，以及排序算法，包括冒泡排序、插入排序、堆排序和快速排序。本书还描述了各种选择算法，如随机选择和确定性选择，并详细讨论了各种数据结构算法和设计范例，如贪婪算法、分治法和动态规划。此外，通过简单的图形示例解释了复杂的数据结构，例如树和图，以理解这些有用的数据结构的概念。通过本书还可以学习各种重要的字符串处理和模式匹配算法，如KMP算法和BoyerMoore算法，以及它们在Python中的简单实现。

读者对象

本书适用于初级或中级水平的Python开发人员，因为各章均提供了实际示例和简单方法来理解复杂算法。对于学习数据结构和算法课程的学生也可能有用，因为它几乎涵盖了所研究的所有算法、概念和设计。本书还适用于希望部署大规模应用程序的软件开发人员，因为本书提供了存储相关数据的有效方法。

涵盖的内容

第1章Python数据类型与结构，介绍了Python中基本的数据类型和结构。本章概述了Python中可用的几种内置数据结构，这对于理解数据结构的内部机制至关重要。

第2章算法设计导论，详细介绍了算法设计问题和技巧。本章将通过运行时间和计算复杂度比较不同的算法分析，告诉我们哪些算法在给定问题中表现更好。

第3章算法设计技术和策略，涵盖了分治法、动态规划、贪婪算法等各种重要的数据结构设计范式。我们将学习通过一些主要原则（例如健壮性、适应性和可重用性）创建数据结构，并学习将结构与功能分离。

第4章链表，链表是最常见的数据结构之一，通常用于实现其他结构，例如栈和队列。本章描述了链表及其操作和实现，并且比较了它们与数组的行为，讨论了每种结构的相对优势和劣势。

第5章栈和队列，详细介绍了栈和队列数据结构。本章还讨论了这些线性数据结构的行为，并演示了一些实现，给出了典型的现实生活应用示例。

第6章树，考虑了树如何构成许多重要的高级数据结构的基础。本章将介绍如何实现二叉树，并研究如何遍历树、检索和插入值。

第7章堆和优先队列，将优先队列作为重要的数据结构，并展示如何使用堆来实现它们。

第8章哈希表，介绍了符号表，并给出了一些典型的实现方法，讨论了各种应用程序。我们将了解哈希的过程，给出哈希表的实现，并讨论各种设计注意事项。

第9章图和算法，介绍了一些更专业的结构，包括图和空间结构。我们将学习如何通过节点和顶点来表示数据，并创建有向图和无向图等结构。我们还将学习最小生成树的不同算法，如Prim算法和Kruskal算法。

第10章搜索，讨论了最常见的搜索算法，包括二分搜索和插值搜索算法，还给出了它们在各种数据结构中的使用示例。搜索数据结构是一项基本任务，有许多方法可以实现。

第11章排序，介绍了最常见的排序方法，包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序和堆排序算法，并详细解释了它们的原理及其Python实现。

第12章选择算法，讨论了如何使用选择算法来查找列表中的第i个最大的元素。这是与排序算法相关的重要操作，并且与数据结构和算法广泛相关。

第13章字符串匹配算法，涵盖了与字符串相关的基本概念和定义。本章详细讨论了各种字符串和模式匹配算法，比如朴素方法，以及KnuthMorrisPratt（KMP）和BoyerMoore模式匹配算法。

附录练习答案，提供了第2~13章练习的答案。

此外，读者还可以在线获取与树算法相关的额外内容，网址为：https://static.packtcdn.com/downloads/9781801073448_Bonus_Content.pdf。

建议

为了充分利用本书，需要在Python 3.10或更高版本上运行本书中的代码。Python的交互环境也可以用于运行代码片段。建议通过执行书中提供的代码来学习算法和概念，以更好地理解算法。本书旨在为读者提供实践经验，因此建议对所有算法进行编程，以充分发挥本书的价值。

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